Kryzys finansowy
a programowanie rozwoju
jednostek przestrzennych
PRACE NAUKOWE
Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
RESEARCH PAPERS
of Wrocław University of Economics
296
Redaktorzy naukowi
Stanisław Korenik
Anna Mempel-Śnieżyk
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Wrocław 2013
Redaktor Wydawnictwa: Aleksandra Śliwka Redaktor techniczny: Barbara Łopusiewicz Korektor: K. Halina Kocur
Łamanie: Adam Dębski Projekt okładki: Beata Dębska
Publikacja jest dostępna w Internecie na stronach: www.ibuk.pl, www.ebscohost.com,
The Central and Eastern European Online Library www.ceeol.com, a także w adnotowanej bibliografii zagadnień ekonomicznych BazEkon http://kangur.uek.krakow.pl/bazy_ae/bazekon/nowy/index.php
Informacje o naborze artykułów i zasadach recenzowania znajdują się na stronie internetowej Wydawnictwa
www.wydawnictwo.ue.wroc.pl
Kopiowanie i powielanie w jakiejkolwiek formie wymaga pisemnej zgody Wydawcy
© Copyright by Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Wrocław 2013
ISSN 1899-3192 ISBN 978-83-7695-318-2
Wersja pierwotna: publikacja drukowana Druk: Drukarnia TOTEM
SPIS TREŚCI
Wstęp ... 9
Agata Bury: Deficyt budżetowy w jednostkach samorządu terytorialnego na
przykładzie województwa łódzkiego ... 11
Piotr Bury, Paweł Dziekański: Sytuacja finansowa powiatów województwa
świętokrzyskiego w latach 2008-2010 ... 24
Jacek Chądzyński: Współpraca polskich gmin z organizacjami
pozarządo-wymi – prezentacja wyników badań ... 36
Adam Dąbrowski: Rewitalizacja jako instrument polityki rozwoju
regional-nego w wymiarze lokalnym. ... 46
Niki Derlukiewicz: Działania podejmowane w Unii Europejskiej na rzecz
wspierania innowacyjności gospodarki ... 56
Dariusz Głuszczuk: Strategia, polityka i system innowacji w regionie –
uję-cie teoretyczne ... 65
Piotr Hajduga: Specjalne strefy ekonomiczne w Polsce a kryzys finansowy
i gospodarczy ... 76
Krystian Heffner, Brygida Klemens: Koncepcje zmian i nowe procesy
przestrzenne na obszarach wiejskich w Polsce ... 90
Marian Kachniarz: Konsolidacja a efektywność w ochronie zdrowia ... 102 Magdalena Kalisiak-Mędelska: Idea miast partnerskich. Przykład Łodzi .. 113 Iryna Kaminska: Financial tools of stimulation of social and economic
de-velopment of a region... 129
Nadiya Khvyshchun: Sytuacja finansowa regionów Ukrainy: okres przed-
i pokryzysowy ... 139
Brygida Klemens: Dostęp do usług publicznych na obszarach wiejskich
wo-jewództwa opolskiego ... 151
Stanisław Korenik: Globalizacja i gospodarka oparta na wiedzy a nowa
przestrzeń gospodarcza ... 164
Lubov Kovalska: Questions of the assessment and building of Ukraine
regions competitiveness ... 176
Agnieszka Krześ: Rozwój infrastruktury transportu i łączności dużych
miast Dolnego Śląska w dobie kryzysu ... 186
Andrzej Łuczyszyn: Globalizacja i lokalizm w rozwoju lokalnym – wybrane
elementy ... 197
Marian Maciejuk: Fundusze unijne jako źródło zasilania budżetów
jedno-stek samorządowych na Dolnym Śląsku ... 205
Anna Mempel-Śnieżyk: Władze samorządowe a programowanie rozwoju
6 Spis treści
Katarzyna Miszczak: Sytuacja społeczno-gospodarcza polskich
woje-wództw w dobie obecnego kryzysu finansowego ... 227
Jarosław Michał Nazarczuk: Specjalne strefy ekonomiczne motorem
wzro-stu w czasach kryzysu? ... 241
Mirosława Marzena Nowak: Wpływ spółdzielni mleczarskich na
przemia-ny przestrzenne, ekonomiczne i środowiskowe we współczesnej gospo-darce ... 251
Oğuz Özbek: Demarcation problem of spatial planning in the normative
re-gions of Turkey: the provincial development strategy of Kayseri ... 261
Valentina Pidlisnyuk, Lesia Sokol: Approaches to the implementation of
sustainable agriculture at the local level: case of Kyiv region, Ukraine .... 270
Andrew B. Pochtovyuk, Katerina A. Pryakhina: Regional aspects of the
management of higher economic education in Ukraine ... 277
Aldona Podgórniak-Krzykacz: Samorząd gminny w relacjach z
admini-stracją rządową – prezentacja wyników badań ... 285
Jacek Potocki, Zbigniew Piepiora: Uwarunkowania rozwoju rekreacji
zi-mowej we wschodnich Karkonoszach ... 295
Małgorzata Rogowska: Gospodarka oparta na wiedzy w dobie globalizacji 308 Karolina Rosomacha: Sytuacja Republiki Czeskiej w kontekście rozwoju
regionalnego po roku 2000 ... 317
Małgorzata Twardzik: Znaczenie centrów handlowych dla funkcjonowania
jednostek osadniczych w strefie zewnętrznej metropolii w województwie śląskim ... 327
Kinga Wasilewska: Samorząd terytorialny kontra alternatywne metody
fi-nansowania ... 338
Marek Wojciechowski: Zamożność a koszt władzy samorządowej w dużych
miastach polskich ... 348
Summaries
Agata Bury: Budget deficit in local government units on the example of Łódź
Voivodeship ... 23
Piotr Bury, Paweł Dziekański: Financial situation of poviats in
Świętokrzyskie Voivodeship in 2008-2010 ... 35
Jacek Chądzyński: Co-operation between communities and non-
-governmental organizations in Poland − presentation of study results ... 45
Adam Dąbrowski: Revitalization as an instrument of regional development
policy in the local dimension ... 55
Niki Derlukiewicz: Activities undertaken in the European Union to promote
Spis treści
7
Dariusz Głuszczuk: Innovation strategy, policy and system in the region –
theoretical approach ... 75
Piotr Hajduga: Special economic zones in Poland vs. financial and economic
crisis ... 89
Krystian Heffner, Brygida Klemens: Concepts of changes and new spatial
processes in rural areas of Poland ... 101
Marian Kachniarz: Consolidation vs. efficiency in health care ... 112 Magdalena Kalisiak-Mędelska: The idea of partner cities. The example of
Łódź ... 128
Iryna Kaminska: Instrumenty finansowe stymulowania rozwoju
społeczno--gospodarczego regionu ... 138
Nadiya Khvyshchun: Ukrainian regions financial situation: before and post-crisis
period ... 150
Brygida Klemens: Access to public services in rural areas of Opole
Voivodeship ... 163
Stanisław Korenik: Globalization and knowledge based on economy vs. new
economic space ... 175
Lubov Kovalska: Kwestie oceny i budowania konkurencyjności regionów
Ukrainy ... 185
Agnieszka Krześ: Development of transport and communication
infrastructure in big cities of Lower Silesia in the time of crisis ... 196
Andrzej Łuczyszyn: Globalization and localism in local development −
selected elements ... 204
Marian Maciejuk: European Union funds as the supporting source for
budgets of self-government units in Lower Silesia region ... 214
Anna Mempel-Śnieżyk: Local authorities vs. local development
programming ... 226
Katarzyna Miszczak: Social and economic situation of Polish voivodeships
in the present financial crisis ... 240
Jarosław Michał Nazarczuk: Are Polish Special Economic Zones growth
poles at the time of austerity? ... 249
Mirosława Marzena Nowak: Influence of dairy cooperatives on space,
economic, and environmental changes in modern economy ... 260
Oğuz Özbek: Problem rozgraniczania planowania przestrzennego w
normatywnych regionach Turcji: lokalana strategia rozwoju Kayseri ... 269
Valentina Pidlisnyuk, Lesia Sokol: Podejścia do wdrażania zrównoważonego
rozwoju w rolnictwie na poziomie lokalnym na przykładzie regionu kijowskiego − Ukraina ... 276
Andrew B. Pochtovyuk, Katerina A. Pryakhina: Regionalne aspekty
zarządzania wyższą edukacją ekonomiczną na Ukrainie ... 284
Aldona Podgórniak-Krzykacz: Local government in its relations with
8 Spis treści
Jacek Potocki, Zbigniew Piepiora: Conditions for the development of winter
recreation in the eastern part of the Karkonosze Mountains ... 307
Małgorzata Rogowska: Knowledge based economy in the age of
globalization ... 316
Karolina Rosomacha: Situation of regional development in the Czech
Republic after 2000 ... 326
Małgorzata Twardzik: Impact of shopping centers for the functioning of
settlement units in the outer metropolitan area in Upper Silesian Voivodeship ... 337
Kinga Wasilewska: Local government vs. alternative financing methods ... 347 Marek Wojciechowski: Affluence vs. the cost of local government authority
PRACE NAUKOWE UNIWERSYTETU EKONOMICZNEGO WE WROCŁAWIU RESEARCH PAPERS OF WROCŁAW UNIVERSITY OF ECONOMICS nr 296 ● 2013
Kryzys finansowy a programowanie rozwoju jednostek przestrzennych ISSN 1899-3192
Jarosław Michał Nazarczuk
Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie
SPECJALNE STREFY EKONOMICZNE MOTOREM
WZROSTU W CZASACH KRYZYSU?
Streszczenie: Światowy kryzys finansowy wpłynął na możliwości generowania wzrostu
i rozwoju gospodarczego na różnych poziomach agregacji, co przesądziło o ogólnym pogor-szeniu sytuacji społeczno-gospodarczej. Obszary, na terenie których znajdują się specjalne strefy ekonomiczne (SSE), odznaczają się pewną przewagą konkurencyjną, wynikającą m.in. z niższych kosztów funkcjonowania przedsiębiorstw zlokalizowanych na ich terenie (zwol-nienia podatkowe). Celem artykułu jest weryfikacja, czy obszary z SSE były obszarami wzro-stu w okresie kryzysu w porównaniu z terytoriami o zbliżonych cechach strukturalnych bez SSE. Przeprowadzona analiza (propensity score matching) pozwoliła stwierdzić, że obszary z SSE w większym stopniu odczuły negatywne skutki kryzysu w 2009 r., jednak w kolejnych latach cechowały się wyższym tempem wzrostu niż grupa kontrolna.
Słowa kluczowe: specjalne strefy ekonomiczne, kryzys finansowy, bieguny wzrostu.
1. Wstęp
Światowy kryzys finansowy, który przerodził się obecnie w kryzys zadłużeniowy, uzmysłowił stopień, w jakim są połączone gospodarki, przedsiębiorstwa, instytucje na świecie. Rozwój gospodarki sieciowej, opartej na wielopłaszczyznowych powią-zaniach, przyczynił się wraz z postępującą globalizacją do zwiększenia podatności gospodarek różnych poziomów agregacji (w tym lokalnych) do transmisji egzoge-nicznych szoków koniunkturalnych między podmiotami uczestniczącymi w global-nym systemie przepływów (towarowych, kapitałowych, usługowych itp.). Sprzyja temu m.in.: rosnąca otwartość gospodarek, zacieśniająca się integracja gospodarcza oraz dostępność nowych platform komunikacji i zawierania transakcji.
Głównym celem tego artykułu jest analiza porównawcza zmiany sytuacji spo-łeczno-gospodarczej powiatów (na bazie wybranych wskaźników), na terenie któ-rych funkcjonują przedsiębiorstwa w SSE (grupa eksperymentalna) oraz powiatów o zbliżonej sytuacji, ale bez obszarów specjalnego uprzywilejowania (grupa
kon-* Projekt został sfinansowany ze środków Narodowego Centrum Nauki – projekt badawczy
242 Jarosław Michał Nazarczuk
trolna). W trakcie realizacji badania postawiono hipotezę, zgodnie z którą powiaty, na terenie których znajdują się SSE, cechowały się mniej korzystniejszymi prze-mianami społeczno-gospodarczymi w 2009 r. w porównaniu do obszarów bez SSE o zbliżonych cechach strukturalnych, podczas gdy w latach 2010-2011 obszary ze strefami cechowały się korzystniejszym wymiarem obserwowanych przemian.
2. Specjalne strefy ekonomiczne jako obszary
przewagi konkurencyjnej oraz potencjalnej transmisji kryzysu
Specjalne strefy ekonomiczne (SSE), będące obszarami specjalnego uprzywilejowa-nia, oferują na swoim terenie pewne przewagi konkurencyjne względem obszarów spoza stref. Do korzyści, na jakie mogą liczyć inwestorzy na ich terenie, należy m.in. zaliczyć: zwolnienia podatkowe, tereny przygotowane pod inwestycje lub gotowe obiekty do wynajmu, pomoc prawną, pomoc w kontaktach z władzami lokalnymi itp. Warto zaznaczyć, że funkcjonowanie stref jest przejawem pomocy publicznej państwa przedsiębiorstwom funkcjonującym na ich obszarze zgodnie z przyznanym zezwoleniem. Stąd też wpływa ona na efektywność funkcjonowania podmiotów w SSE względem jednostek gospodarczych nieobjętych wsparciem, co przekłada się przede wszystkim na mniejsze koszty podatkowe i może stanowić formę budowania przewagi. Skutkiem mniejszych obciążeń podatkowych może być np. niższa cena oferowanych produktów i usług1 przez przedsiębiorstwa strefowe.
Funkcjonowanie SSE jest skierowane na wzrost konkurencyjności producentów oraz podmiotów świadczących usługi, a kumulacja wielu podmiotów na stosunkowo niewielkim obszarze pozwala uzyskać pozytywne efekty aglomeracji2. SSE
sprzy-jają wzrostowi PKB gospodarek narodowych, a także przyczyniają się do przemian strukturalnych w obrębie gospodarki: promują nietradycyjne branże wytwarzania, zachęcają do rozwoju krajowej przedsiębiorczości oraz otwartości gospodarki3.
Wśród korzyści z funkcjonowania SSE należy wymienić: (1) korzyści bezpośrednie (przychody dewizowe, napływ BIZ, wzrost dochodów budżetowych, wzrost eks-portu), (2) korzyści pośrednie (podnoszenie umiejętności, transfer technologii, efekt naśladownictwa, dywersyfikację eksportu, wzrost efektywności firm krajowych)4.
1 T. Kubin, Specjalne strefy ekonomiczne jako forma pomocy przedsiębiorstwom ze strony
pań-stwa, [w:] Oddziaływanie specjalnych stref ekonomicznych i klastrów w Polsce, red. M. Kolczyński,
W. Wojtasik, TIN, Katowice 2010, s. 11.
2 Special Economic Zones. Performance, Lessons Learned, and Implications for Zone
Develop-ment, The World Bank, Washington 2008, s. 12.
3 C. Baissac, Brief History of SEZs and Overview of Policy Debates, [w:] Special Economic Zones
in Africa. Comparing Performance and Learning from Global Experience, T. Farole, The World Bank,
Washington 2011, s. 26.
4 D.Z. Zeng, How Do Special Economic Zones and Industrial Clusters Drive China’s Rapid
De-velopment? [w:] Building Engines for Growth and Competitiveness in China. Experience with Special Economic Zones and Industrial Clusters, red. D.Z. Zeng, The World Bank, Washington 2010, s. 4.
Specjalne strefy ekonomiczne motorem wzrostu w czasach kryzysu? 243
Ich oddziaływanie jest szczególnie widoczne na poziomie lokalnym, gdzie przyczy-niają się do wzrostu zatrudnienia, napływu inwestycji kapitałowych oraz transferu technologii, a także do zmniejszenia wydatków na pomoc społeczną5.
SSE stały się istotnym instrumentem realizacji polityki przyciągania kapitału za-granicznego czy promocji wzrostu opartego na rozwoju eksportu6. Jednakże
podmio-ty funkcjonujące w SSE w Polsce są jednak potencjalnie bardziej zagrożone trans-misją negatywnych zjawisk niż podmioty spoza stref. Wynika to z faktu większego zaangażowania przedsiębiorstw strefowych w działalność produkcyjną na eksport (i przez to z wrażliwości na zewnętrzną koniunkturę gospodarczą), ich umiędzy-narodowienia, większego niż przeciętnie w kraju udziału kapitału zagranicznego, a także przepływów między spółkami-córkami i spółkami-matkami dużych korpo-racji międzynarodowych.
3. Metody badawcze
Realizacja celu badawczego sprowadzała się do przeprowadzenia kilkuetapowej analizy, składającej się na eksperyment obserwacyjny. Kluczowym zadaniem było stworzenie odpowiednio dobranych dwóch zbiorów powiatów Polski. W pierwszym znalazły się obszary, na terenie których funkcjonowały przedsiębiorstwa zlokalizo-wane w specjalnych strefach ekonomicznych w 2008 r.7 (tzw. grupa
eksperymental-na), w drugim natomiast odpowiednio dobrane terytoria o możliwie zbliżonej specy-fice strukturalnej, warunkującej posiadanie terenów specjalnego uprzywilejowania (tzw. grupa kontrolna). Następnie dokonano identyfikacji zmian sposobów zacho-wań dwóch grup powiatów w okresie spowolnienia gospodarczego w kraju. Na ba-zie wyników porównań sporządzono wnioski oraz zweryfikowano postawioną hipo-tezę badawczą.
ich gospodarki narodowej. Na terenie SSE znalazło zatrudnienie 2% pracujących w Chinach, zostało zlokalizowanych 9,1% BIZ kraju, a przedsiębiorstwa w strefach wygenerowały 22,1% ogółu eksportu gospodarki narodowej.
5 Informacja o wynikach kontroli funkcjonowania i rozszerzania obszaru działania specjalnych
stref ekonomicznych w latach 2006-2008, NIK, Bydgoszcz 2009, s. 4.
6 T. Farole, Special Economic Zones in Africa. Comparing Performance and Learning from
Glob-al Experience, The World Bank, Washington 2011, s. 17.
7 W trakcie realizacji badania założono (na podstawie przeprowadzonych badań ankietowych
wśród przedsiębiorców zlokalizowanych w SSE w Polsce), że średni okres od uzyskania zezwolenia do rozpoczęcia działalności wynosi około 1 roku. Stąd też obszary zakwalifikowane jako posiadające SSE w 2008 r. odnoszą się do przedsiębiorstw, które posiadały zezwolenie na prowadzenie działalności gospodarczej na terenie SSE w 2007 r. Jednakże z grupy przedsiębiorstw posiadających zezwolenie wyłączono przedsiębiorstwa, które nie rozpoczęły działalności do 2010 r., oraz powiaty, w których pojawiły się przedsiębiorstwa w SSE w latach 2008-2010. Podejście badawcze oparte na faktycznej identyfikacji podmiotów zlokalizowanych w SSE wydaje się bardziej trafne od włączania do próby badawczej obszarów gmin lub powiatów, na terenie których ustanowiono obszary specjalnego uprzy-wilejowania. Objęcie danego terenu nie gwarantuje bowiem, że w krótkim okresie na jego terytorium zlokalizowane zostaną zakłady przemysłowe i pozytywne efekty z tym związane.
244 Jarosław Michał Nazarczuk
W ramach pierwszego etapu oszacowano model regresji logistycznej przedsta-wiający prawdopodobieństwo posiadania przez poszczególne powiaty Polski obsza-rów, na których funkcjonują przedsiębiorstwa zlokalizowane w specjalnych strefach ekonomicznych. Wykorzystanie metody Propensity Score Matching (PSM) pozwo-liło na podstawie wyników tego modelowania (konkretnie wartości prawdopodo-bieństw przewidywanych przez model) dobrać próbę kontrolną do obszarów, gdzie znajdowały się przedsiębiorstwa funkcjonujące w SSE. Technika ta naśladuje w pe-wien sposób funkcjonowanie mechanizmu losowego z badań eksperymentalnych i pozwala na ocenę zakresu realizowanej interwencji lub ustalenie przyczyn wy-stępowania pewnych zjawisk8. Jej zastosowanie sprowadza się do przeprowadzenia
procesu wyboru (w tym przypadku powiatów) możliwie zbliżonych powiatów (pod względem wartości prawdopodobieństwa z oszacowanego modelu) z grupy ekspe-rymentalnej i grupy kontrolnej9. Dokonano tego, korzystając z metody najbliższego
sąsiada. W procesie porównań zestawiane zostały powiaty obserwowane z obu grup (tj. eksperymentalnej i kontrolnej) w celu identyfikacji zmian w sposobie lub natę-żeniu reakcji na skutki światowego kryzysu finansowego. Do weryfikacji hipotezy wykorzystano nieparametryczny test Kruskala-Wallisa ze względu na niespełnienie założenia o normalności analizowanych rozkładów. Obliczenia przeprowadzono z wykorzystaniem pakietu IBM SPSS Statistics. W artykule zdecydowano się rów-nież dodatkowo prześledzić zmiany średnich wartości rozpatrywanych zmiennych, uzyskanych w obu grupach powiatów.
4. Wyniki modelowania
W trakcie procesu doboru zmiennych do budowy modelu logistycznego przeanalizo-wano następujące zmienne opisujące powiaty w kraju10: liczba mieszkańców, stopa
bezrobocia rejestrowanego, produkcja sprzedana przemysłu na 1 mieszkańca (w tys. zł), dochody własne gmin i miast na prawach powiatu na 1 mieszkańca, nakłady in-westycyjne na 1 mieszkańca (w tys. zł), wynagrodzenia w relacji do średniej krajo-wej (w %), podmioty gospodarcze na 10 tys. mieszkańców, dochody własne powia-tów na 1 mieszkańca, dochody PIT na 1 mieszkańca, dochody CIT na 1 mieszkańca, długość dróg o nawierzchni twardej ulepszonej na 100 km2. Intencją autora był taki
wybór zmiennych, który umożliwiałaby opisanie przede wszystkim gospodarczych aspektów funkcjonowania przedsiębiorstw w układzie powiatów kraju. W związku z tym w grupie potencjalnych zmiennych znalazły się kategorie opisujące bezpo-średnio lub pobezpo-średnio: rozmiary lokalnego rynku zbytu, dostępność wolnych zaso-8 R. Trzciński, Wykorzystanie techniki propensity score matching w badaniach ewaluacyjnych,
PARP, Warszawa 2009, s. 8.
9 O. Baser, Too much ado about propensity score models? Comparing methods of propensity
score matching, „Value in Health” 2006, vol. 9, no. 6, s. 378.
10 Na tym etapie badania ograniczono się do analizy wyłącznie zmiennych ilościowych
Specjalne strefy ekonomiczne motorem wzrostu w czasach kryzysu? 245
bów pracy, dotychczasową aktywność inwestycyjną, dostępność infrastruktury dro-gowej, dochody mieszkańców i samorządów. Ostateczna postać oszacowanego modelu regresji logistycznej zawierała jedynie cztery zmienne implikujące (w spo-sób statystycznie istotny) prawdopodobieństwo istnienia przedsiębiorstw w SSE w granicach administracyjnych powiatu11:
P Y e e Z X X X X Z Z
( )
= + = − + + + + 1 , 3 693 0 99, , 1 0 343, 2 0 025, 3 0 05, 4, (1)gdzie: X1 – stopa bezrobocia (w %); X2 – nakłady inwestycyjne na 1 mieszkańca (w tys. zł); X3 – produkcja sprzedana przemysłu na 1 mieszkańca (w tys. zł); X4 – ludność (w tys. osób).
Tabela 1. Wyniki analizy regresji logistycznej
Stała X1 X2 X3 X4 β −3,693 0,99 0,343 0,025 0,005 Błąd 0,528 0,022 0,101 0,012 0,002 Istotność 0,000 0,000 0,001 0,038 0,016 Wald 48,933 19,742 11,627 4,324 5,802 Exp(B) 0,025 1,104 1,410 1,026 1,005
Objaśnienia: Wald – test Walda (test łącznych efektów) służy do badania istotności ocen parame-trów modelu. Hipoteza zerowa tego testu zakłada brak istotności każdego z parameparame-trów modelu roz-patrywanych oddzielnie. Exp(B) wskazuje, o ile zwiększy się prawdopodobieństwo posiadania przez powiat w swoich granicach SSE, gdy jeden z parametrów modelu wzrośnie o jednostkę.
Źródło: obliczenia własne.
Analiza bezpośrednich wyników modelowania sprowadza się do przedstawie-nia kilku wniosków. Wyższe nakłady inwestycyjne per capita w relatywnie naj-większym stopniu zwiększały prawdopodobieństwo posiadania w granicach ad-ministracyjnych powiatu obszarów SSE (tab. 1). Wzrost inwestycji o 1 tys. zł na mieszkańca zwiększał to prawdopodobieństwo o 41%, podczas gdy wzrost stopy bezrobocia o 1 pkt proc. powodował wzrost tego prawdopodobieństwa o 10,4%. W tym miejscu warto zauważyć, że jednym z celów funkcjonowania SSE była re-dukcja bezrobocia, dlatego początkowo powstawały one głównie na obszarach o trudnej sytuacji na rynku pracy (stąd pozycja tego czynnika). Z kolei wysokość produkcji przemysłowej na 1 mieszkańca oraz liczba mieszkańców w mniejszym stopniu oddziaływały na prawdopodobieństwo posiadania przez powiat obszarów, 11 Oszacowane wartości statystyki, p < 0,000, pozwalają na odrzucenie hipotezy zerowej, zgodnie
z którą wszystkie parametry modelu z wyjątkiem wyrazu wolnego są równe zeru. R2 Nagelkerkego
= 0,206; −2 Log wiarygodności modelu końcowego wyniósł 424,364, a modelu tylko z jedną zmienną 451,906. Test Hosnera i Lemeshowa: pozwolił stwierdzić dobre dopasowanie modelu do danych. Po-prawność klasyfikacji powiatów posiadających SSE w modelu wyniosła 72,2%.
246 Jarosław Michał Nazarczuk
na których funkcjonowałyby przedsiębiorstwa w SSE. Wszystkie z rozpatrywanych czynników w sposób dodatni wpływały na proces kwalifikacji powiatów do obsza-rów w ramach funkcjonujących SSE.
Początkowo w grupie eksperymentalnej i kontrolnej znalazło się po 128 powia-tów, podczas gdy z analizy wyłączono 125 powiatów. W większości wyłączonych powiatów zostały ustanowione specjalne strefy ekonomiczne (w latach objętych analizą), a w nielicznych przypadkach zmienił się układ administracyjny kraju, co ograniczyło dostępność danych. Niewątpliwie większa liczebność populacji, możli-wa do uzyskania na poziomie gmin, pozwoliłaby w większym stopniu dopasomożli-wać grupę kontrolną do grupy eksperymentalnej. Na tym poziomie jednak występują utrudnienia w dostępie do danych opisujących m.in. wielkość poniesionych inwe-stycji, działalność przemysłową itp.
W układzie powiatów problematyczne stało się odnalezienie odpowiednio licznej grupy powiatów o wysokim propensity score (tj. oszacowanym prawdopo-dobieństwie posiadania SSE). Jednym z potencjalnych rozwiązań tej sytuacji jest zmniejszenie zakresu rozpatrywanych obserwacji do zbioru występującego w gru-pie kontrolnej. Inne rozwiązanie nakazuje wielokrotne wykorzystanie obiektów ze zbioru grupy kontrolnej do procesu porównań z próbą eksperymentalną. Jednak-że zastosowanie któregokolwiek z rozwiązań niesie za sobą pewne konsekwencje. W pierwszym przypadku wnioskowanie jest ograniczone do zbioru obiektów dopa-sowanego do próby kontrolnej, natomiast w drugim istotnie zwiększa się możliwy błąd oszacowania efektu interwencji publicznej (tutaj wpływu SSE na zmiany ko-niunkturalne). W trakcie prac analitycznych zdecydowano się wykorzystać pierwsze rozwiązanie, co skutkowało ograniczeniem liczebności obu prób do zbioru 98 po-wiatów w każdej z nich, jednak jego bezpośrednim następstwem był wzrost dopaso-wania obu grup (tab. 2).
Tabela 2. Dopasowanie grupy kontrolnej i eksperymentalnej
Wyszczególnienie Grupa eksperymentalna Grupa kontrolna
N 98 98 Średnia 0,3547 0,3523 Odchylenie standardowe 0,1396 0,1395 Minimum 0,0720 0,0696 Maksimum 0,9166 0,9183 Mediana 0,3401 0,3305 Suma 34,7651 34,5215
Źródło: opracowanie własne.
Do wyników uzyskanych analiz należy jednak podchodzić z pewną ostrożno-ścią, mając na uwadze powyższe ograniczenie. W szczególności dotyczy ono braku możliwości uogólniania wyników analiz na całą populację powiatów z SSE. Wyniki należy bowiem utożsamiać z jedynie ok. ¾ ówczesnej populacji badanych obiektów.
Specjalne strefy ekonomiczne motorem wzrostu w czasach kryzysu? 247
5. Kierunki zmian obu grup w obliczu kryzysu
Zestawienie zmian sytuacji społeczno-gospodarczej w grupie eksperymentalnej i kontrolnej ukazało pewne różnice w natężeniu i kierunku obserwowanych prze-mian. W szczególności odmienne zachowanie powiatów zostało zaobserwowane w latach 2008-2009, kiedy to najczęściej obszary, na terenie których znajdowały się specjalne strefy ekonomiczne, odnotowywały głębsze negatywne zmiany. Taka sy-tuacja miała miejsce w przypadku zmian stopy bezrobocia, nakładów inwestycyj-nych oraz produkcji przemysłowej (tab. 3). W zasadzie w tym okresie tylko wyna-grodzenia w relacji do średniej krajowej cechowały się korzystniejszym natężeniem przemian w grupie eksperymentalnej w porównaniu do kontrolnej.
Tabela 3. Zmiana przeciętnej sytuacji społeczno-gospodarczej w dwóch grupach powiatów
Grupa 2008-2009 2009-2010 2010-2011
Stopa bezrobocia (w pkt proc.)
Eksperymentalna 3,2643 0,1122 −0,0245
Kontrolna 3,0908 0,3571 0,0245
Różnica 0,1735 0,2449* 0,0490
Wynagrodzenia w relacji do średniej krajowej (w pkt proc.)
Eksperymentalna 0,1327 0,8786 0,2622
Kontrolna 0,0255 0,4969 0,0653
Różnica 0,1072 0,3817 0,1969
Nakłady inwestycyjne na 1 mieszkańca (w proc.)
Eksperymentalna −12,0494 30,9134
-Kontrolna 7,8223 13,6009
-Różnica 19,8717 17,3125
-Produkcja przemysłowa na 1 mieszkańca (w proc.)
Eksperymentalna −2,1160 9,1216
-Kontrolna −1,5890 8,1580
-Różnica 0,5270 0,9636
-Objaśnienia: w tabeli zamieszczono średnie wartości zmian poszczególnych cech w grupach. Gwiazdką oznaczono sytuację, w której różnice średnich między wartościami zmian poszczególnych kategorii średnich rang w teście Kruskala-Wallisa były istotne statystycznie: *p = 0,05.
Źródło: opracowanie własne.
Pewne różnice w zachowaniu się powiatów zaobserwowano także w kolejnych latach analizy. Powiaty z grupy eksperymentalnej odznaczały się większą intensyw-nością poprawy sytuacji społeczno-gospodarczej w porównaniu do powiatów z gru-py kontrolnej. Powiaty, na terenie których znajdowały się SSE, przeciętnie w dwóch kolejnych latach analizy odznaczały się mniejszym przyrostem stopy bezrobocia (a w latach 2010-2011 jej spadkiem), większą dynamiką wzrostu wynagrodzeń, pro-dukcji przemysłowej oraz nakładów inwestycyjnych. Oczywiście wyższe przyrosty wartości w latach 2009-2010 mogły być wywołane przynajmniej po części efektem
248 Jarosław Michał Nazarczuk
„nadganiania” z powodu istotnego pogorszenia sytuacji w 2009 r. Jednakże szyb-sza poprawa wskaźników dotyczących rynku pracy również w 2011 r. pozwala są-dzić, że powiaty z obszarami specjalnych stref ekonomicznych mogły cechować się również korzystniejszym wymiarem przemian również w porównaniu do powiatów grupy kontrolnej w tym okresie (na bazie dostępnych danych w chwili opracowania tego artykułu).
Przeprowadzone nieparametryczne testy statystyczne nie pozwoliły jednak w większości przypadków stwierdzić, że obserwowane zmiany w obu grupach po-wiatów różnią się od siebie istotnie statystycznie. W zasadzie tylko zmiany stopy bezrobocia w latach 2009-2010 posiadały tę właściwość. Powiaty z grupy ekspe-rymentalnej w tym okresie odznaczały się korzystniejszym wymiarem obserwowa-nych przemian.
6. Podsumowanie
Światowy kryzys finansowy w istotny sposób wpłynął na możliwości rozwoju go-spodarek narodowych, regionów oraz terytoriów. Przeprowadzona analiza pozwoliła stwierdzić, że obszary ze zlokalizowanymi w swoich granicach SSE (i funkcjonują-cymi tam przedsiębiorstwami) były częściej bardziej wrażliwe na import negatyw-nych skutków kryzysu w krótkim okresie w porównaniu z obszarami bez SSE o zbliżonych cechach. W latach 2009-2010 i 2010-2011 powiaty ze zlokalizowany-mi SSE odznaczały się korzystniejszyzlokalizowany-mi przezlokalizowany-mianazlokalizowany-mi sytuacji społeczno-gospodar-czej niż obszary grupy kontrolnej. Jednakże należy mieć na uwadze, że przeprowa-dzone wnioskowanie jest ograniczone do grupy ok. ¾ powiatów posiadających SSE12 i nieuprawnione jest uogólnianie do całej populacji obszarów z SSE w kraju.
Najprawdopodobniej przeprowadzenie analizy na niższym poziomie agregacji da-nych, tj. gmin, mogłoby w pewnym stopniu przyczynić się do zwiększenia liczebno-ści próby kontrolnej i przez to rozszerzenia zakresu możliwego wnioskowania. Takie postępowanie będzie jednak wymagało najprawdopodobniej dezagregacji części da-nych, które są dostępne w statystyce publicznej na poziomie powiatów.
Postawiona we wstępie tego opracowania hipoteza nie może być zweryfikowana pozytywnie. Co prawda, zaobserwowano pewne różnice w skali i kierunku zmian koniunktury gospodarczej w obu grupach, składające się na ogólny obraz większej krótkookresowej wrażliwości obszarów z SSE na „import” kryzysu oraz korzyst-niejszych przemian w dłuższym horyzoncie czasowym względem grupy kontrolnej, jednakże nie były to różnice statystycznie istotne. Przyczyn większej wrażliwości 12 W tym miejscu warto zaznaczyć, że powyższy wniosek dotyczy jedynie relatywnej pozycji
98 powiatów, na terenie których funkcjonowały przedsiębiorstwa z SSE, a nie całej zbiorowości powia-tów ze specjalnymi strefami ekonomicznymi. Wynika to z faktu, że w procesie doboru próby kontrolnej w metodzie propensity score matching nie udało się, ze względu na odmienną specyfikę strukturalną powiatów, dopasować wszystkich obszarów z SSE do powiatów bez terenów tego specjalnego uprzy-wilejowania.
Specjalne strefy ekonomiczne motorem wzrostu w czasach kryzysu? 249
przedsiębiorstw zlokalizowanych w SSE na krótkookresowe skutki zewnętrznego szoku należy szukać w produkcyjnym charakterze większości z tych podmiotów, większym zaangażowaniu w wymianę międzynarodową (a przez to koniunkturę na rynkach zagranicznych) i relatywnie wysokim (w porównaniu do ogółu przed-siębiorstw w kraju) zaangażowaniu kapitału zagranicznego. Najprawdopodobniej w przyszłości to obszary z SSE będą cechowały się wyższym potencjałem rozwojo-wym niż powiaty bez nich, m.in. ze względu na „rynkowy” sposób procesu wyboru nowych lokalizacji podstref SSE.
Literatura
Baissac C., Brief History of SEZs and Overview of Policy Debates, [w:] Special Economic Zones in
Af-rica. Comparing Performance and Learning from Global Experience, T. Farole, The World Bank,
Washington 2011.
Baser O., Too Much Ado about propensity score models? Comparing methods of propensity score
matching, „Value in Health” 2006, vol. 9, no. 6.
Farole T., Special Economic Zones in Africa. Comparing Performance and Learning from Global
Ex-perience, The World Bank, Washington 2011.
Informacja o wynikach kontroli funkcjonowania i rozszerzania obszaru działania specjalnych stref eko-nomicznych w latach 2006-2008, NIK, Bydgoszcz 2009.
Kubin T., Specjalne strefy ekonomiczne jako forma pomocy przedsiębiorstwom ze strony państwa, [w:] Oddziaływanie specjalnych stref ekonomicznych i klastrów w Polsce, red. M. Kolczyński, W. Wojtasik, TIN, Katowice 2010.
Special Economic Zones. Performance, Lessons Learned, and Implications for Zone Development, The
World Bank, Washington 2008.
Trzciński R., Wykorzystanie techniki propensity score matching w badaniach ewaluacyjnych, PARP, Warszawa 2009.
Zeng D.Z., How Do Special Economic Zones and Industrial Clusters Drive China’s Rapid
Develop-ment?, [w:] Building Engines for Growth and Competitiveness in China. Experience with Special Economic Zones and Industrial Clusters, red. D.Z. Zeng, The World Bank, Washington 2010.
ARE POLISH SPECIAL ECONOMIC ZONES GROWTH POLES AT THE TIME OF AUSTERITY?
Summary: Global financial crisis has affected the ability to generate economic growth and
development on different stages of aggregation. Its main effect has led to the worsening of socio-economic situation. The areas with Special Economic Zones (SEZ) located in their administrative borders have some kind of competitive advantage, resulting from the lower cost of operating economic entities based in SEZ (tax exemptions). The aim of the article is to identify whether the areas with SEZ were growth poles at the time of austerity, in comparison to regions having similar structural characteristics without SEZ. The conducted research (based on propensity score matching) has led to the conclusion that regions with SEZ were
250 Jarosław Michał Nazarczuk more susceptible to negative impact of the global financial crisis in 2009, but during the period 2009-2011 their growth rate was higher.
